工业自动化
工业自动化
利用AI预测维护实现"永不停歇的设备"
如今伴随着制造业发展，我们正面临着各种各样的制造课题，如劳动人口减少、多品种少量生产、本地生产本地消费，品质标准化等。此外，由于意外的全球性大危机（例如新冠疫情、暴雨洪水等自然灾害），我们深刻意识到不依赖现场生产，进行远程制造的必要性。
(中国)科技公司通过使用AI / IoT技术提升生产现场的智能化，将熟练技能者的“匠技”（直觉、经验判断等）数据融入到机器中，可以随时随地实时地利用该技能，帮助客户解决生产现场的课题。
根据装置数据，实时监控“反常”状态，并在与装置状态对应的最佳时机实现状态基准维护。
From事后/定期维护
由熟练技工进行事后/定期维护
根据长年培养出来的直觉、经验，执行事后/定期维护（时间基准维护）。
To预测维护
利用AI控制器实现预测维护
根据装置数据，AI将对装置状态进行监控。并在与装置状态对应的最佳时机执行预测维护（状态基准维护）。
1. 最小化停机时间，减少生产损耗
2. 在最佳时机进行维护，削减维护费用
3. 优化零件更换时机，减少维护零件的库存
4. 无需分析即可确定异常位置
5. 无需专门知识/技能，即可开展标准化的维护工作
凭借独有的数据运用功能，实现了终极边缘控制，从而实现前所未有的装置状态可视化。因此，AI控制器能够以微秒级精度检测出装置的“反常”状态。
AI与以往方法的检测能力比较（电压、电流等时间序列数据示例）
搭载高速时间序列DB功能 累计与控制周期完全同步的时间序列数据。利用固定周期数据正确掌握装置的动作，可以生成和判断高精度的学习模型。此外，利用上位连接功能，通过上位层装置层进行AI联合，为最佳Factory IoT化做出贡献。
将能够高精度检测“反常”的特征量转化为软件部件
根据目标机构的运行数据，将判断为“反常”所需的最佳特征量转化为软件部件，作为AI预测维护程序库，可轻松开启预测维护工作。
装置起动后经过的时间，受季节、早晚日夜等环境温度的影响，会发生变化。为此，本公司开发出能够将该影响控制在最低限度的独有特征量，为客户实现稳定的预测维护工作提供支持。
